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公開：2024-06-16

Apache Hadoopとは？意味をわかりやすく簡単に解説

text: XEXEQ編集部

Apache Hadoopとは

Apache Hadoopは大規模データの分散処理を行うためのオープンソースソフトウェアです。膨大なデータを複数のコンピュータに分散させて並列処理することで、処理速度の向上と高い拡張性を実現しています。

Hadoopは主に、分散ファイルシステムのHDFSと、分散処理フレームワークのMapReduceから構成されています。HDFSは大容量のファイルを複数のノードに分散して格納し、高い耐障害性と可用性を提供します。

一方、MapReduceは大量のデータを複数のノードで並列処理するためのプログラミングモデルです。Mapフェーズで データを分割し、Reduceフェーズで中間結果を集約して最終的な処理結果を得ることができるのです。

Hadoopはスケーラビリティに優れており、数千台規模のノードから構成されるクラスタ環境で利用されています。膨大なデータを扱うビッグデータ処理の分野で広く採用され、バッチ処理を中心とした用途に適しているのが特徴です。

また、Hadoopエコシステムと呼ばれる関連プロジェクトも数多く存在します。代表的なものとしてデータウェアハウス機能を提供するHiveや、リアルタイム処理を行うStormなどが挙げられるでしょう。

Apache HadoopのHDFS(Hadoop Distributed File System)の特徴

Apache Hadoopを構成する重要なコンポーネントの1つが、分散ファイルシステムのHDFS(Hadoop Distributed File System)です。以下3つを簡単に解説していきます。

• HDFSの分散ストレージアーキテクチャ
• HDFSのブロックストレージ方式
• HDFSの耐障害性と自動リカバリー機能

HDFSの分散ストレージアーキテクチャ

HDFSは巨大なファイルを複数のデータノードに分散して格納するアーキテクチャを採用しています。ファイルはブロック単位で分割され、各ブロックが複数のノードに複製されて保存されるのです。

これにより、大容量のファイルを効率的に格納できるだけでなく、並列アクセスによる高速な読み書きが可能になります。また、ノード障害時にも他のノードからデータを読み込めるため、高い可用性を実現できるのが特長です。

HDFSのアーキテクチャはNameNodeとDataNodeから構成されています。NameNodeはファイルシステムのメタデータを管理し、ファイルの配置情報を保持します。一方、DataNodeは実際のデータブロックを格納し、クライアントからの読み書き要求を処理するのです。

HDFSのブロックストレージ方式

HDFSではファイルをブロック単位で分割し、複数のDataNodeに分散して格納する方式を採用しています。デフォルトのブロックサイズは128MBであり、大容量のファイルを効率的に扱うことができます。

各ブロックは複数のDataNodeに複製され、デフォルトではレプリケーション数が3に設定されています。つまり、1つのブロックが3つのDataNodeに保存されることになるのです。

この冗長性により、ノード障害時にもデータの可用性が維持されます。また、ブロック単位での並列アクセスが可能なため、大規模データの高速な読み込みと書き込みが実現できるのが利点と言えるでしょう。

HDFSの耐障害性と自動リカバリー機能

HDFSは高い耐障害性を備えており、ノード障害が発生した場合でもシステムの可用性を維持することができます。障害が発生したDataNodeのブロックは他のDataNodeに複製されているブロックから自動的に復元されるのです。

この自動リカバリー機能により、管理者の介入なしにデータの整合性が保たれます。また、NameNodeは定期的にDataNodeからハートビートを受信し、各ノードの状態を監視しています。

ノード障害を検知した場合、NameNodeは他のDataNodeにブロックの複製を指示し、データの可用性を確保します。こうした耐障害性と自動リカバリー機能により、HDFSは大規模なクラスタ環境で安定したデータ管理を実現しているのです。

Apache HadoopのMapReduceプログラミングモデル

Apache Hadoopのもう1つの中核となるコンポーネントがMapReduceです。以下3つを簡単に解説していきます。

• MapReduceの並列分散処理の仕組み
• MapReduceのMap処理とReduce処理
• MapReduceの高い拡張性と柔軟性

MapReduceの並列分散処理の仕組み

MapReduceは大規模データを複数のノードで並列処理するためのプログラミングモデルです。処理対象のデータをキーと値のペアに分割し、Mapフェーズで分散処理を行ったあと、Reduceフェーズで中間結果を集約するという流れで処理が進められます。

この並列分散処理の仕組みにより、大量のデータを高速に処理することが可能になるのです。各ノードは独立して処理を実行し、ネットワークを介して中間結果を交換するため、スケーラビリティに優れているのが特徴です。

MapReduceジョブは自動的に分散実行されるため、開発者は並列処理の詳細を意識することなく、アプリケーションロジックに専念できます。また、障害が発生したノードの処理は自動的に他のノードに引き継がれるため、高い耐障害性も実現されているのです。

MapReduceのMap処理とReduce処理

MapReduceプログラミングモデルの中核をなすのが、Map処理とReduce処理です。Map処理では入力データをキーと値のペアに分割し、各ペアに対して独立した処理を行います。

この処理結果は中間結果として出力され、キーごとにグループ化されます。一方、Reduce処理ではMap処理の中間結果をキーごとに集約し、最終的な処理結果を得ることができるのです。

Map処理とReduce処理はそれぞれ独立して実行されるため、大規模なデータを効率的に処理できます。また、Map処理とReduce処理の間にはShuffle&Sortフェーズが存在し、中間結果のキーごとのグループ化や並べ替えが行われるのです。

MapReduceの高い拡張性と柔軟性

MapReduceは高い拡張性を備えており、クラスタのノード数を増やすことで処理能力を向上させることができます。データ量の増大に合わせてノードを追加することで、処理時間を一定に保つことが可能になるのです。

また、MapReduceは柔軟なプログラミングモデルを提供しています。Map処理とReduce処理はユーザー定義の関数として実装され、様々な処理を記述することができます。

キーと値のペアに対する任意の処理を実装できるため、幅広い用途に適用可能です。さらに、言語の選択肢も豊富で、Java、Python、C++など複数のプログラミング言語をサポートしているため、開発者の生産性を高められるのも大きな利点でしょう。

Apache Hadoopエコシステムの主要プロジェクト

Apache Hadoopを中心として、様々な関連プロジェクトが存在しており、これらはHadoopエコシステムと呼ばれています。以下3つを簡単に解説していきます。

• Apache Hiveによるデータウェアハウス
• Apache Pigによる高水準データフロー言語
• Apache HBaseによるNoSQLデータベース

Apache Hiveによるデータウェアハウス

Apache HiveはHadoop上に構築されたデータウェアハウスインフラストラクチャです。HiveQLと呼ばれるSQLライクな言語を使用して、HDFSやHBaseに格納されたデータに対する問い合わせや集計処理を行うことができます。

Hiveはメタストアと呼ばれるメタデータ管理機能を提供しており、テーブルやパーティションの情報を一元管理することが可能です。また、MapReduceを利用した分散処理により、大規模データに対する高速なクエリ実行を実現しているのが特長です。

HiveQLを使用することで、SQLに精通したユーザーでも容易にHadoop上のデータ分析を行えるようになります。テーブル定義やクエリ実行など、データウェアハウスの主要な機能を提供しているため、ビッグデータ分析における重要なツールの1つと言えるでしょう。

Apache Pigによる高水準データフロー言語

Apache Pigは大規模データ処理のための高水準なデータフロー言語とランタイム環境を提供するプラットフォームです。Pig Latinと呼ばれる手続き型言語を使用して、データの読み込み、変換、出力などの処理を記述できます。

Pig Latinは SQL に似た構文を持ち、データフロー形式でデータ処理を表現します。Pigはユーザーが記述したPig Latinスクリプトを解析し、最適化された一連のMapReduceジョブに変換して実行するのです。

これにより、開発者はMapReduceの詳細を意識することなく、大規模データ処理を行うことができます。また、UDFと呼ばれるユーザー定義関数を利用して、カスタムの処理を追加することも可能になっています。

Apache HBaseによるNoSQLデータベース

Apache HBaseはHadoop上に構築された分散型のNoSQLデータベースです。大規模なテーブル形式のデータを高速に読み書きすることができ、リアルタイム性が求められるアプリケーションに適しています。

HBaseはHDFS上に構築されており、自動シャーディングや自動フェイルオーバーなどの機能を備えています。列指向のデータモデルを採用しており、スパースなデータを効率的に格納できるのが特長です。

また、HBaseはJavaやRESTful APIを通じてデータにアクセスすることができ、他のHadoopエコシステムのコンポーネントとの連携も容易です。大規模なデータセットに対するランダムアクセスや、リアルタイム分析のためのストレージ基盤として広く利用されているのです。

※上記コンテンツはAIで確認しておりますが、間違い等ある場合はコメントよりご連絡いただけますと幸いです。

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